Reducción de la dimensión no lineal en datos de microarreglos de ADN para el cáncer

dc.contributor.advisorTejeda Rodríguez, Yunier
dc.contributor.authorPérez Carballo, Lorenzo Antonio
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2018-11-18T17:16:54Z
dc.date.available2018-11-18T17:16:54Z
dc.date.issued2018-06-28
dc.description.abstractEn la presente investigación, se desea reducir la dimensión de los datos de microarreglos de ADN para el cáncer mediante métodos de extracción de características no lineales, para obtener un procedimiento que permita distinguir entre muestras cancerígenas y no cancerígenas. Para lograr esto se estudian las potencialidades de los métodos de reducción de la dimensión siguientes: “Métodos de selección de características”, “Análisis de componentes principales kernel” y “Descomposición matricial CUR”. Luego, dichos métodos se utilizan en las metodologías propuestas “reducción de dimensión no lineal”, “doble reducción de dimensión no lineal” y “doble reducción de dimensión no lineal en forma distribuida” de forma conjunta, para obtener un modelo de clasificación. En la etapa final del trabajo, se utilizan las metodologías propuestas sobre seis bases de datos para luego hacer una discusión de los resultados a partir de la complejidad de los datos y análisis horizontales. De una manera breve decir que esta investigación es parcial ya que debido al gran campo de estudio del tema tratado se realizarán próximamente otras búsquedas de solución para distinguir entre muestras cancerígenas y no cancerígenas.en_US
dc.description.abstractIn the present investigation, it is desired to reduce the size of DNA microarray data for cancer by nonlinear extraction methods, to obtain a procedure that allows to distinguish between carcinogenic and non-carcinogenic samples. To achieve this, the potentials of the following dimension reduction methods are studied: "Feature selection methods", "Principal component analysis kernel" and "Matrix decomposition CUR". Then, these methods are used in the proposed methodologies "reduction of non-linear dimension", "double reduction of non-linear dimension" and "double reduction of non-linear dimension in distributed form" jointly, to obtain a classification model. In the final stage of the work, the proposed methodologies are used on six databases to then make a discussion of the results based on the complexity of the data and horizontal analysis. In a brief way to say that this research is partial because due to the large field of study of the subject treated other solutions will soon be conducted to distinguish between carcinogenic and non-carcinogenic samples.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Matemáticaen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/10290
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectReducciónen_US
dc.subjectDimensión no Linealen_US
dc.subjectDatos de Microarreglos de ADNen_US
dc.subjectCánceren_US
dc.subject.otherProcesamiento de Datosen_US
dc.subject.otherReducción de la Dimensiónen_US
dc.subject.otherMétodo de Extracciónen_US
dc.subject.otherSecuencias de ADNen_US
dc.subject.otherCánceren_US
dc.subject.otherTratamientoen_US
dc.titleReducción de la dimensión no lineal en datos de microarreglos de ADN para el cánceren_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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